Water temperature prediction in a subtropical subalpine lake using soft computing techniques
La temperatura del agua es uno de los parm̀etros bs̀icos para determinar las condiciones ecolg̤icas de un lago, ya que est ̀influenciada por procesos qum̕icos y biolg̤icos. Adems̀, la exactitud en la prediccin̤ de la temperatura del agua es esencial para el manejo del lago. En este artc̕ulo se evala...
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| Format: | Book |
| Language: | English |
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| Online Access: | Water temperature prediction in a subtropical subalpine lake using soft computing techniques |
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| Summary: | La temperatura del agua es uno de los parm̀etros bs̀icos para determinar las condiciones ecolg̤icas de un lago, ya que est ̀influenciada por procesos qum̕icos y biolg̤icos. Adems̀, la exactitud en la prediccin̤ de la temperatura del agua es esencial para el manejo del lago. En este artc̕ulo se evala͠ el desempeǫ de tčnicas de soft computing como la Programacin̤ de Expresiones de Genes (PEG), que es una variante de la Programacin̤ Genťica (PG), el Sistema Neuro-fuzzy de Inferencia Adaptativa (Anfis, en inglš) y las Redes Neuronales Artificiales (RNA) para predecir la temperatura del agua en diferentes niveles de una estacin̤ flotante del lago Yuan-Yang (YYL), en el centro-norte de Taiwǹ. Se utilizaron tres indicadores estads̕ticos, el Error Cuadrt̀ico Medio (ECM), el Error Absoluto Medio (MAE, en inglš) y el Coeficiente de Correlacin̤ (R) para evaluar el desempeǫ de las tčnicas de computacin̤. Los resultados muestran que la PEG es ms̀ exacta en la prediccin̤ de la temperatura del agua entre 0,2 y 3 metros de profundidad. Sin embargo, se evidencia una tendencia diferente a partir del metro de profundidad. A esta distancia de la superficie, las RNA son ms̀ exactas que la PEG y el Anfis. Los resultados de este estudio probaron claramente la usabilidad del PEG y las RNA en la prediccin̤ de la temperatura del agua a diferentes profundidades. |
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| ISBN: | 1794-6190 (versin̤ impresa) ; 2339-3459 (versin̤ online) |